物流業(yè)占全球GDP的12%，并以每年5%的復合年增長率增長。根據(jù)這些預計，到2023年，全球物流支出將飆升至15萬億美元以上。
但什么是供應鏈呢?在其最簡單的形式中，供應鏈是涉及產(chǎn)品生產(chǎn)和分配的一系列過程。雖然這聽起來很簡單，但通過手動流程自動化和利用機器在問題發(fā)生前識別問題，可以減少數(shù)萬億美元的物流支出。
幸運的是，人工智能已被證明是一項創(chuàng)新，具有通過消除低效率和創(chuàng)造洞察力，來實現(xiàn)更有效的規(guī)劃和決策來改變供應鏈的潛力。問題是，如何有效地將人工智能應用于供應鏈流程，以產(chǎn)生變革性的結果。
許多供應鏈流程需要多個文件，以確保組成供應鏈的交易中涉及的貨物、資金和信息的流動。這些包括合同、發(fā)票、提單、提貨單和聲明等等。人為錯誤、丟失文檔或其他問題可能會導致數(shù)千美元的費用，更不用說糟糕的客戶體驗了。因此，將這些文件數(shù)字化并以電子方式交換數(shù)據(jù)是消除供應鏈中大量浪費的關鍵步驟。事實證明，人工智能在紙質(zhì)文件數(shù)字化方面是有效的，有助于實現(xiàn)無紙化交易。
結合機器學習和區(qū)塊鏈，人工智能的好處變得更加有效。例如，機器人技術目前已成功應用于許多供應鏈應用中，以自動化重復性任務;從而降低人員成本并提高效率。然而，機器人過程自動化只是冰山一角。
認知自動化帶來了像機器人過程自動化等新機遇。RPA利用諸如光學字符識別、文本分析和ML等人工智能技術來改善客戶和員工的體驗。一個具體的例子是部署聊天機器人技術來響應基本的客戶詢問。聊天機器人降低了呼叫中心的成本，并增加了客戶響應時間。
供應鏈技術公司提供的創(chuàng)新技術也會對供應鏈的可持續(xù)性產(chǎn)生重大影響。利用技術來量化二氧化碳排放，并利用數(shù)據(jù)作為一項關鍵活動，例如跨龐大的貿(mào)易伙伴網(wǎng)絡進行規(guī)劃、預訂、結算和運輸跟蹤。預測分析、端到端可見性和最后一英里，只是可以通過使用人工智能改進的幾個關鍵領域。
最后，隨著人工智能被進一步部署以提高效率并消除供應鏈中的浪費，企業(yè)應該注意平衡這些決策及其對客戶體驗和滿意度的影響。他們必須確保人工智能不會對人類體驗產(chǎn)生意想不到的負面影響，因為這些負面影響是不可忽視的。
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